公开(公告)号：CN114052762A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111436498.2

申请日：2021-11-30

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王金甲 ,  常万里 ,  周莹 ,  郭浩攀 ,  宋佳锐 ,  于存国 ,  张立欣 ,  陈妍 ,  孟康

IPC: A61B6/00

Abstract: 本发明涉及一种基于Swin‑T预测狭窄血管尺寸和器械尺寸的方法，属于医学技术领域，包括获取冠脉造影血管图像数据；构建回归预测模型，利用深度学习的方法训练模型，采用均方误差函数来监督训练；查看验证集上回归预测模型的性能；得到训练好的回归预测模型，再用测试集对回归预测模型进行测试，最终确定需要的回归预测模型；预测狭窄血管和附近正常血管的尺寸，确定所需器械尺寸。本发明构建的模型复杂度低、计算效率高、提取特征更深，可以同时兼顾局部与全局以及远程信息的交互，能够更加准确地预测狭窄血管的尺寸和附近正常血管的尺寸，提高医生手术的成功率。

公开(公告)号：CN114399475A

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202111642992.4

申请日：2021-12-30

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王金甲 ,  常万里 ,  周莹 ,  宋佳锐 ,  郭浩攀 ,  于存国 ,  张立欣 ,  陈妍 ,  孟康

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06V10/766 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于nnFormer进行预测狭窄血管的尺寸和介入手术支架尺寸的方法，属于医学技术领域，基于Swin Transformer与CNN相结合进行预测冠脉造影狭窄血管尺寸以及两侧正常血管尺寸的方法还是该领域比较新颖的一种方法；本发明可以准确地预测狭窄血管和两侧正常血管的尺寸信息，进而可以给予医生更有力的参考价值，帮助医生选取适合患者最优尺寸的介入手术支架；整个模型由Swin Transformer和CNN相结合搭建而成，并由均方误差损失函数监督训练，进而可以训练出可以做出准确预测的回归模型，从而帮助选取最优尺寸的介入手术支架，提升手术的成功率。